实验二：自动调焦技术中图像清晰度的客观评价.doc

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1、实验二：自动调焦技术中图像清晰度的客观评价数字信号处理应物0901一、实验背景自动调焦是要保证感光面所记录的影像取得最清晰的效果。因此，自动调焦系统就是要代替原来的手动调节，而自动调节摄像镜头和感光面之间的距离，并使得像平面落在感光面上。1、测距法：通过测量被摄目标和镜头之间的距离，并驱动镜头运动到合适的位置而完成自动调焦的。具体方法有三角测量法、红外线测距法与超声波测距法等。2、聚焦检测法：通过检测影像是离焦还是聚焦(主要是检测影像的轮廓边缘与像的偏移量)，而实现自动调焦的。具体方法有对比度法与相位法等。3、图像处理法：通过摄像机采集被测物的光学图像，经模拟数

2、字转换，利用计算机进行数字图像处理而实现自动调焦的。具体方法以焦距评价函数分有：高频分量法、平滑法、阈值积分法与灰度差分法等。计算机处理图像优点：灵活性(多判据、多区域)、速度快、准确。本次实验是利用Matlab对自动调焦中的图像处理法进行模拟。二、实验原理图像调焦准确与否，反映在空间域上是图像的边界及细节部分是否清晰，在频率域上是图像的高频分量是否丰富。图像的边缘及细节信息可通过对图像进行微分来获取;图像的频谱信息可通过对图像进行FFT(即快速付里叶变换)来获取。通过数字化图像信息，把图像的清晰度量化，从而来判断是否摄像仪器是否合理对焦。首先熟悉几个matla

3、b中图像处理的的一些函数。如下过程，在电脑D盘中保存一张图片（命名为3.jpg），然后进行如下操作。（1）打开和输出保存图像I=imread('D:3.jpg');figure,imshow(I)title('OriginalImage')（2）改变图像的清晰度（使之变模糊，用于实验比较）LEN=31;THETA=11;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);Blurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');figure,imshow(Blurred)title('BlurredImage')（3）用

4、PSF即点分布函数来修复图形wnr1=deconvwnr(Blurred,PSF);figure,imshow(wnr1)title('Restored,TruePSF');（4）给图像加噪点I=imread('D:3.jpg');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);figure,imshow(I)figure,imshow(J)三、实验过程clc;clear;I=imread('D:/123.JPG');A=rgb2gray(I);[i,k]=size(A);fo=fftshift(abs(fft2(double(A))));f=

5、fo/sum(sum(fo));FDE=0;while(i)j=k;while(j)FDE=FDE-f(i,j)*log(f(i,j));j=j-1;H2=fspecial('disk',8);A2=imfilter(A,H2,'replicate');[i,k]=size(A2);fo2=fftshift(abs(fft2(double(A2))));f2=fo2/sum(sum(fo2));FDE2=0;while(i)j=k;while(j)FDE2=FDE2-f2(i,j)*log(f2(i,j));j=j-1;endi=i-1;endsubplot(2

6、,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(A);subplot(2,2,3),imshow(A1);subplot(2,2,4),imshow(A2);endi=i-1;endH1=fspecial('disk',3);A1=imfilter(A,H1,'replicate');[i,k]=size(A1);fo1=fftshift(abs(fft2(double(A1))));f1=fo1/sum(sum(fo1));FDE1=0;while(i)j=k;while(j)FDE1=FDE1-f1(i,j)*log(f1(i,j

7、));j=j-1;endi=i-1;end四、实验结果>>FDEFDE=10.2492>>FDE1FDE1=8.7146>>FDE2FDE2=7.9858根据输出的FDE值的大小可以判断，第一幅图相对最清晰，而最后一幅图相对最模糊。